Surprised Machines? Über die Fähigkeit, sich überraschen zu lassen

Überraschung verweist auf eine grundlegende Charakteristik menschlichen Denkens: Es ist einerseits veränderlich und reagiert beständig auf neue Umstände und Erfahrungen, und es ist gleichzeitig stabil, so dass wir aus einmal gemachten Erfahrungen einen längerfristig verfügbaren Orientierungsrahmen für künftiges Handeln gewinnen, dem wir so lange vertrauen, bis uns eine neue Erfahrung eines Besseren belehrt. Dieses Verhältnis zwischen Plastizität und Stabilität wurde in der KI-Forschung oft als „Dilemma“ adressiert, da es bis heute nicht gelungen ist, es für das maschinelle Lernen auf eine geeignete Formel zu bringen. Nachzuspüren, wie die Fähigkeit, sich überraschen zu lassen, beschaffen ist und was sie für Voraussetzungen hat, ist auch philosophisch aus mehreren Gründen interessant. Als Phänomen des Bewusstseins erschließt das Überraschungsgeschehen auf spezifische Weise, wie wir selbst und die Welt uns in der Erfahrung gegeben sind. Als Geschehen, in dem uns Erwartungen, Überzeugungen oder Weltbilder fraglich werden können, lehrt die Überraschung etwas über (falsche) Gewissheiten, die Dimensionen des bloßen Meinens und das Lernen aus Fehlern. Daraus entstehen auch technikethische Fragestellungen: Wo wollen und können wir es uns leisten, bei Maschinen auf an das Überraschungsgeschehen angelehnte Korrekturmöglichkeiten zu verzichten? Unter Rückgriff auf Arbeiten aus verschiedenen Disziplinen und Theorierichtungen (Phänomenologie, Philosophie der Digitalität, Emotionstheorien, Kognitionswissenschaften, Kritische Theorie,...) wird hier versucht, philosophisch ein umfassendes Grundverständnis des Überraschungsgeschehens zu entwickeln.